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Enregistrement W2125798860 · doi:10.1525/cond.2013.120118

Agricultural Lands Subsidize Winter Diet of the Dunlin at Two Major Estuaries

2013· article· en· W2125798860 sur OpenAlexafffund
Keith A. Hobson, Gary Slater, David B. Lank, Ruth L. Milner, Rachel Gardiner

Notice bibliographique

RevueOrnithological Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNature ConservancyU.S. Forest ServiceCalifornia Department of Fish and WildlifeWashington Department of Fish and WildlifeUniversity of Saskatchewan
Mots-clésEstuaryCalidrisHabitatFisheryAgricultureMarshEcologyGeographyEnvironmental scienceδ15Nδ13CWetlandBiologyStable isotope ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the western coast of North America, several estuaries provide shorebirds with important winter and stopover habitat. These habitats include not only aquatic estuarine resources but also adjacent upland agricultural lands. The extent to which shorebirds use estuarine vs. upland habitats at these stopover sites is difficult to quantify but crucial to designing strategies for their conservation. We measured stable isotopes ( 13 C, 15 N) in whole blood of Dunlins (Calidris alpina) and their prey from two major estuaries in north Puget Sound, Washington, USA, to estimate their relative use of estuarine vs. upland agricultural zones. We identified four isotopically distinct dietary inputs (agriculture high in 15 N, other agriculture, marsh/marine, and freshwater plume). Isotopic sampling and modeling was informed by movements and habitat use derived from radiotelemetry. This isotopic structure allowed us to conclude that these Dunlins obtained about 62% of the protein in their diet from agricultural lands and 38% from the estuary. Our results underline the urgent need to combine management of estuaries and upland agricultural areas in strategies for shorebird conservation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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